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Fuzzy tissue detection for real-time focal control in corneal confocal microscopy

机译:角膜共聚焦显微镜中实时局灶性控制的模糊组织检测

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摘要

Corneal confocal laser scanning microscopy is a promising method for in vivo investigation of cellular structures, e.?g., of nerve fibers in the sub-basal nerve plexus. During recording, even slight displacements of the focal plane lead to images of adjacent tissue layers. In this work, we propose a closed-loop control of the focal plane. To detect and evaluate the visible tissues, we utilize the Bag of Visual Words approach to implement a customizable image processing pipeline for real-time applications. Furthermore, we show that the proposed model can be trained with small classification datasets and can be applied as a segmentation method. The proposed control loop, including tissue detection, is implemented in a proof-of-concept setup and shows promising results in a first evaluation with a human subject.
机译:角膜共聚焦激光扫描显微镜是一种有希望的方法,用于体内调查细胞结构,E.?g。,亚基部神经丛中的神经纤维。 在记录期间,甚至焦平面的轻微位移甚至导致相邻组织层的图像。 在这项工作中,我们提出了焦点平面的闭环控制。 为了检测和评估可见组织,我们利用了袋的视觉词方法来实现用于实时应用的可定制图像处理管道。 此外,我们表明所提出的模型可以用小分类数据集接受培训,并且可以作为分段方法应用。 所提出的控制回路(包括组织检测)在概念上的验证设置中实现,并且在与人类主体的第一次评估中显示有前途的结果。

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